SparkSQL结合SparkStreaming，使用SQL完成实时计算中的数据统计 – lxw的大数据田地
http://lxw1234.com/archives/2015/11/552.htm
关键字：SparkSQL、Spark Streaming、SQL、实时计算
Flume+Kafka+SparkStreaming已经发展为一个比较成熟的实时日志收集与计算架构，利用Kafka，即可以支持将用于离线分析的数据流到HDFS，又可以同时支撑多个消费者实时消费数据，包括SparkStreaming。然而，在SparkStreaming程序中如果有复杂业务逻辑的统计，使用scala代码实现起来比较困难，也不易于别人理解。但如果在SparkSteaming中也使用SQL来做统计分析，是不是就简单的多呢？
本文介绍将SparkSQL与SparkStreaming结合起来，使用SQL完成实时的日志数据统计。
SparkStreaming程序以yarn-cluster模式运行在YARN上，不单独部署Spark集群。
//实时统计需求
以60秒为间隔，统计60秒内的pv,ip数,uv
最终结果包括：
时间点：pv：ips：uv
原始日志格式
Paste_Image.png
每条日志包含7个字段，分隔符为|~|，其中，第3列为ip，第7列为cookieid。假设原始日志已经由Flume流到Kafka中。
Spark Streaming+Flume对接实验 – lxw的大数据田地
http://lxw1234.com/archives/2015/05/217.htm
